package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.text.SimpleDateFormat;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2022/3/11
 * Desc: 日志数据分流
 *  启动日志---启动侧输出流
 *  曝光日志---曝光侧输出流
 *  页面日志---主流
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、logger(nginx、日志采集服务)、hdfs、BaseLogApp
 *  执行流程
 *      运行模拟生成日志jar
 *      将生成的日志数据发送给Nginx
 *      Nginx将日志发送给三台日志采集服务
 *      日志采集服务接收到前端埋点传过来的日志之后
 *          打印
 *          落盘
 *          发送到kafka的ods_base_log主题中
 *      BaseLogApp从ods_base_log主题中读取数据
 *
 */
public class BaseLogApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 设置流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        /*//TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 job取消之后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 两个检查点之间最小间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        //env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck"));
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");
        */
        //TODO 3.从Kafka的ods_base_log读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_log";
        String groupId = "base_log_app_group";
        //3.2 获取消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic,groupId);
        //3.3 消费数据封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对流中数据类型进行转换    jsonStr->jsonObj
        /*
        //匿名内部类
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );
        //lambda
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print(">>>>");
        //TODO 5.使用flink状态编程，修复新老访客标记
        /*
            假设：前端埋点传过来的日志，有些数据的is_new=1的情况，标记可能是不准的，需要进行修复
            思路：使用Flink的状态编程，将某一个设备曾经访问日期放到状态中，如果该设备访问了，首先先到
            状态中获取曾经访问日期，如果能够获取到，说明访问过，对is_new进行修复，设置is_new = 0；
            如果从状态中，没有获取到日期，说明以前没有访问过，这次是第一次访问，将当前访问日期放到状态中
        */
        //5.1 按照mid将相同的设备放到一组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid"));

        //5.2 修复
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithIsNewDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                //注意：不能在声明的时候直接给状态进行初始化  ，因为获取不到RuntimeContext
                private ValueState<String> lastVisitDateState;
                private SimpleDateFormat sdf;

                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    lastVisitDateState =
                        getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitDateState", String.class));
                    sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取新老访客标记
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                    String curVisitDate = sdf.format(ts);
                    if ("1".equals(isNew)) {
                        //从状态中获取曾经访问日期
                        String lastVisitDate = lastVisitDateState.value();
                        if (lastVisitDate != null && lastVisitDate.length() > 0) {
                            //访问过  修复标记
                            if (!lastVisitDate.equals(curVisitDate)) {
                                isNew = "0";
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new", isNew);
                            }
                        } else {
                            //没有访问过     这次是第一次访问  将这次访问日期放到状态中保存
                            lastVisitDateState.update(curVisitDate);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            }
        );
        //jsonObjWithIsNewDS.print(">>>>>");

        //TODO 6.使用Flink侧输出流完成分流
        //6.1 定义侧输出流标签
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag"){};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag"){};

        //6.2 分流    启动日志---启动侧输出流   曝光日志---曝光侧输出流   页面日志---主流
        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = jsonObjWithIsNewDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    //判断是否是启动日志
                    if (startJsonObj != null && startJsonObj.size() > 0) {
                        //启动日志 ---启动侧输出流
                        ctx.output(startTag, jsonObj.toJSONString());
                    } else {
                        //除了启动日志之外，其它的都属于页面日志，放到主流
                        out.collect(jsonObj.toJSONString());
                        //判断当前页面上是否存在曝光行为
                        JSONArray displayArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if (displayArr != null && displayArr.size() > 0) {
                            String pageId = jsonObj.getJSONObject("page").getString("page_id");
                            Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                            //如果有曝光行为，将所有曝光行为遍历出来
                            for (int i = 0; i < displayArr.size(); i++) {
                                JSONObject displayJsonObj = displayArr.getJSONObject(i);
                                //补充页面id以及曝光时间
                                displayJsonObj.put("page_id", pageId);
                                displayJsonObj.put("ts", ts);

                                //将曝光数据写到曝光侧输出流
                                ctx.output(displayTag, displayJsonObj.toJSONString());
                            }
                        }
                    }

                }
            }
        );
        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);

        pageDS.print(">>>>");
        startDS.print("###");
        displayDS.print("$$$$");

        //TODO 7.将不同流的数据写到kafka的不同主题中
        pageDS.addSink( MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_display_log"));

        env.execute();
    }
}
